《从通用智能看专用智能》为作者：李熙最新的研究成果，本论文的主要观点为Hutter给出了第一个真正能适应各种不同环境的通用智能主体的自上而下的、严格形式化的、可靠的、通用的、无参数的数学模型(AIXI)，如果不考虑这个模型对通用先验概率的依赖以及其不可计算性的弱点，AIXI 可以看做各种专用智能理论上的目标。但是否可以通过对 AIXI 的某种可计算的逼近来有效的实现各种专用智能模块的功能、从而创造出具有“通用性”的智能？本文首先简单介绍通用智能模型 AIXI，然后以 AIXI 为基础讨论通用智能模型与专用智能模块的关系，论证试图通过设计某种统一的逼近通用智能模型从而涵盖各种专用智能模块的方案面临着很大的问题，因为很难独立于环境自动“选择性遗忘”、合理划分信息集。而人类的认知却很奇妙，有一种追求“完形”的能力，它追求的不仅仅是一种简单有序性，更重要的是，它还追求某种完整性、甚至非单调的“有趣性”，根据这种启发，设计合理的内在效用，让机器也能自动“选择性遗忘”从而提取重要特征，这对于实现对通用人工智能的系统性的逼近将是非常重要的。现欲投《系统科学学报》，不知是否符合录用要求，望批评与指正。